数据库优化有很多可以讲，按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段：单机数据库和分库分表，前者一半可以支撑500W或者是10G以内的数据，超过榨果汁则需要考虑分库分表。另外，一般大企业面试往往会从单机数据库问起，一步一步问到分库分表，中间会穿插很多数据库优化的问题。
1.表结构优化
在开始做一个应用的时候，数据库的表结构设计往往会影响应用后期的性能，特别是用户量上来了以后的性能。因此，表结构优化是一个很重要的步骤。
1.1字符集
一般来说尽量选择UTF-8，虽然在存储中文的时候，GBK比UTF-8使用的存储空间少，但是UTF-8兼容各国语言，其实我们不必为了这点存储空间牺牲扩展性。事实上，后期如果要从GBK转为UTF-8所要付出的代价是很高的，需要进行数据迁移，而存储空间完全可以用花钱的方式来扩充样品来解决。
1.2 主键
在使用MySQL的innodb（MySQL的数据库引擎之一）的时候，innodb的底层存储模型是B+树，他使用主键作为聚簇索引（簇类索引，聚集索引，聚类索引，是一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。由于聚簇索引的索引页面指针指向数据页面，所以使用聚簇索引查找数据几乎总是比使用非聚簇索引快。每张表只能建一个聚簇索引，并且建聚簇索引需要至少相当该表120%的附加空间，以存放该表的副本和索引中间页），使用插入的数据做为叶子节点，通过主键可以很快叶子节点，从而快速获取记录。因此在设计表的时候需要增加一个主建，而且最好是自增。因为自增主键可以让插入的数据按主键顺序插入到底层的B+树的叶子结点中，由于是按序的，这种插入几乎不需要去移动已有的其他的数据，所以插入效率很高。如果主键不是自增的，那么主键的值近似随机，这时候就有可能需要移动大量数据来保证B+树的特性，增加了不必要的开销。
1.3字段
1.3.1、建立索引的字段必须加上not null约束，并且设置default值
1.3.2、不建议使用float、double来存小数，防止精度损失，建议使用decimal
1.3.3、 不建议使用Text/blob来保存大量数据，因为对大文件的读写会造成比较大的I/O开销，同时占用MySQL的缓存，高并发下会极大的降低数据库的吞吐量，建议将大文本数据保存在专门的文件存储系统中，MySQL中只保存文件的相对地址。
1.3.4varchar类型长度建议不要超过8K
1.3.5、事件类型建议使用Datetime，不要使用timestamp，虽然Datetime占用8个字节，而timestamp只占用4个字节，但是后者要保证非空，而且后者是对时区敏感的。
1.3.6建议表中增加gmt_create和gmt_modifedd两个字段，用来记录数据创建的修改时间。这两个字段建立的原因是方便查问题。
1.4 索引创建
1.4.1、这个阶段由于对业务并不了解，所以尽量不要盲目加索引，只为一些一定会用到索引的字段加普通索引。
1.4.2、创建innodb单列索引的长度不要超过767bytes，如果超过会用前255bytess作为前缀索引
1.4.3、创建innodb组合索引的各列索引长度不要超过767bytes，一共加起来不要超过3072bytes
2.SQL优化
一般来说sql就那么几种：基本的增删改查、分页查询、范围查询、模糊索搜、多表连接
2.1、基本查询
一般查询需要走索引，如果没有索引建议修改查询，把有索引的那个字段加上，如果由于业务场景没法使用这个字段，那么需要看这个查询调用量大不大。如果大，比如每天调用10W+，这就需要新增索引，如果不大，比如每天调用100+，则可以考虑保持原样。另外，select*尽量少用，用到什么字段就在sql语句中加什么，不必要的字段就别查了，浪费I/O和内存空间。
2.2、高效分页
limit m,n其实本质就是先执行limit m+n，然后从第m行取n行，这样当limit翻页越往后m越大，性能越低。比如 select * from A limit 100000,10，这种sql语句的性能是很差的，建议改成下面的版本：select id，name，age from A where id >= ( select id from A limit 100000,1) limit 10
2.3、范围查询
范围查询包括between、大于、小于以及in。MySQL中的in查询条件有数量的限制，若数量较小可以走索引查询，若数量较大，就成了全表扫描了。而between、大于、小于等，这些查询不会走索引，所以尽量放在走声音的查询条件之后。
2.4、模糊查询like
使用like %name%这样的语句是不会走索引的，相当于全表扫描，数据量小的时候不会有太大的问题，数据量大了以后性能会下降的很厉害，建议数据量大了以后使用搜索引擎来代替这种模糊搜索，实在不行也要在模糊查询前加个能走索引的条件。
2.5、多表连接
子查询和join都可以是现在多张表之间取数据，但是子查询性能较差，建议将子查询改成join。对于MySQL的jion，他用的是Nested Loop Join算法，也就是通过前一个表查询的结果集去后一个表中查询您，比如前一个表的结果集是100条数据，后一个表有10W数据，那么就需要在100*10W的数据集合中去过滤得到最终的结果集。因此，尽量用小结果集的表去和大表做join，同时在join的字段上建立索引，如果建不了索引，那就需要设置足够大的join buffer size。如果以上的技巧都无法解决join所带来的性能下降的问题，那干脆就别用join了，将一次join查询拆分成两次简单查询。另外，多表连接尽量不要超过三张表，超过三张表一般来说性能会很差，建议拆分sql。
3.数据库连接池优化
数据库连接池本质上是一种缓存，它是一种抗高并发的手段。数据库连接池优化主要是对参数进行优化，一般我们使用DBCP连接池，他的具体参数如下：
3.1、initialSize
初始连接数，这里的初始指的是第一次getConnection的时候，而不是应用启动的时候。初始值可以设置为并发量的历史平均值。
3.2、minldle
最小保留的空闲连接数。DBCP会在后台开启一个回收空闲连接的线程，当该线程空闲连接回收的时候，会保留minldle个连接数。一般设置为5，并发量是在很小可以设置为1.
3.3、maxLdle
最大保留的空闲连接数，按照业务并发高峰设置。比如并发高峰为20，那么当高峰过去后，这些链接不会马上被回收，如果过一小段时间又来一个高峰，那么连接池就可以复用这些空闲连接而不需要频繁创建和关闭连接。
3.4、maxActive
最大活跃连接数，按照可以接受的并发极值设置。比如单机并发量可接受的极值是100，那么这个maxActive设置成100后，就只能同时为100个请求服务，多余的请求会在最大的等待时间之后被抛弃。这个值必须设置，可以防止恶意的并发攻击，保护数据库。
3.5、maxWait
获取连接的最大等待时间，建议设置得短一点，比如3s，这样可以让请求快速失败，因为一个请求在等待获取连接的时候，形成是不可以被释放的，而单机的线程并发量是有限的，如果这个时间设置的过长，比如网上建议的60s，那么这个线程在这60s内是无法被释放的，只要这种请求一多，应用的可用线程就少了，服务就变得不可用力。
3.6、minEvictableldleTimeMillis
连接保持空闲而不被回收的时间。默认30分钟。
3.7、validationQuery
用于检测连接是否有效的SQL语句，一般是一条简单的SQL,建议设置
3.8、testOnBorrow
申请连接的时候对连接进行检测，不建议开启，严重影响性能
3.9、testOnReturn
归还连接的时候对连接进行检测，不建议开启，严重影响性能
3.10、testWhileldle
开启了以后，后台清理连接的线程会没隔一段时间对空闲连接进行validateObject，如果连接失效则会进行清除，不影响性能，建议开启
3.11、numTestsPerEvictionRun
代表每次检查连接的数量，建议设置和max Active一样大，这样每次可以有效检查所有的连接
3.12、预热连接池
对于连接池，建议在启动应用的时候进行预热，在还未对外提供访问之前进行简单的SQL查询，让连接池充满必要的连接数。
4、索引优化
当数据量增加到一定程度后，靠sql优化，已经无法提升性能了，这时候就需要祭出大招：索引。索引有三级，一般来说掌握这三级就足够了，另外对于建立索引的字段，需要考虑其选择性。
4.1、一级索引
在where后面的条件上建立索引，单列可以建立普通索引，多列则建立组合索引。组合索引需要注意左前缀原则。
4.2、二级索引
如果有被order by或者是group by用到的字段，则可以考虑在这个字段建索引，这样一来，由于索引天然有序，可以避免order by以及group by所带来的排序，从而提高性能。
4.3、三级索引
如果上面两招还不行，那么就把所查询的字段也加上索引，这时候就形成了所谓的索引覆盖，这样做可以减少一次I/O操作，因为mysql在查询数据的时候，是先查主键索引，然后根据主键索引去查普通索引，然后根据普通索引去查相对应的记录。如果我们所需要的记录在普通索引里都有，那就不需要第三步。当然，这种建索引的方式比较极端，不适合一般场景。
4.4、索引的选择性
在建立索引的时候，尽量在选择性高的字段上建立。什么是选择性高呢？所谓选择性高就是通过这个字段查出来的数据量少，比如按照名字查一个人的信息，查出来的数据量一般会很少，而按照性别查则可能会数据库一半的数据都查出来，所以，名字是一个选择性高的字段，而性别是个选择性低的字段。
4.5历史数据归档
当数据量到了一年增加500W条的时候，索引也无能为力，这时候一般的思路都是考虑分库分表。如果也没有爆发式增长，但是数据的却在缓慢增加，则可以不考虑分库分表的技术手段，二三十进行老师数据归档。我们针对生命周期已经完结的历史数据，比如6个月之前的数据查，进行归档。我们可以使用quartz的调度任务在凌晨定时将6个月之前的数据查出来，然后插入远程的hbase服务器。当然，我们也需要提供历史数据的查询接口，以备不时之需。